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Je vais créer professionnellement une base de connaissances RAG à partir de vos documents
Ingénieur ML
Je suis un ingénieur AI/ML spécialisé dans la création de systèmes AI pratiques, avec une forte expertise en RAG, applications LLM et bases de données vectorielles.
Je travaille avec des technologies...
À propos de ce service
Vous avez besoin de transformer vos documents en une base de connaissances fiable pour une application AI ou RAG ?
Je vais transformer vos documents en une base de connaissances prête pour RAG en extrayant, nettoyant, découpant, intégrant et stockant vos données dans une base de données vectorielle.
En tant que Ingénieur AI/ML spécialisé en Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), applications LLM, embeddings et bases de données vectorielles, je me concentre sur la création de données structurées et adaptées à la récupération qui peuvent être intégrées dans votre système AI.
Ce que je peux faire pour vous :
Extraire et nettoyer le texte de PDF, DOCX, TXT
Supprimer le contenu inutile ou répétitif
Diviser les documents en morceaux de texte optimisés
Configurer la taille des morceaux et le chevauchement
Générer des embeddings vectoriels
Ajouter des métadonnées utiles telles que la source, l’ID du document et l’ID du morceau
Stocker les embeddings dans ChromaDB, Qdrant ou d’autres bases de données vectorielles supportées
Créer une base de connaissances RAG structurée prête à la récupération
Organiser les données pour LangChain et pipelines LLM
Effectuer des tests de récupération de base pour vérifier que votre base de connaissances fonctionne correctement
Idéal pour :
Chatbots AI
Applications RAG
Systèmes de questions-réponses sur documents
Bases de connaissances pour le support client
Recherche
FAQ
Traduction automatique
Quels types de documents pouvez-vous traiter ?
Je peux travailler avec PDF, DOCX, TXT, CSV, JSON, Markdown et d’autres formats basés sur du texte.
Que vais-je recevoir une fois le travail terminé ?
Selon votre package, vous pouvez recevoir un dataset prêt pour RAG, des embeddings générés, des métadonnées et une base de données vectorielle configurée comme ChromaDB ou FAISS, prête à être intégrée dans votre application RAG ou LLM.
Quelles bases de données vectorielles supportez-vous ?
Je peux travailler avec des bases de données vectorielles populaires telles que ChromaDB, FAISS, Qdrant et Pinecone. Le choix dépendra des besoins de votre projet.
